[4A1] 機械学習-深層学習(5)

[4A1-03] 車いす走行路面の特徴を抽出するDCNNのためのGPSを用いた学習用データラベリング手法の検討

〇高橋 宏紀¹、岩澤 有祐²、長峯 洸弥¹、矢入 郁子¹ (1. 上智大学大学院 、2. 東京大学)

キーワード：ディープラーニング、GPS、車いす、ヒューマンセンシング

歩道のアクセシビリティを確保し，高齢者や障がい者などの移動弱者の負担を軽減することは，重要な社会的課題の1つであり，この課題を解決する手段の１つとして，筆者らはこれまで車いすセンサデータとDCNNを用いて走行路面の特徴を抽出するシステムを提案してきた．本稿は，車いすセンサデータから走行路面の特徴を抽出するDCNNのために必要となる学習用の路面情報ラベルを，走行時に同時に取得されたGPSデータを用い，マンパワーに依存せず作成する方法を提案し，その評価を行った．その結果，誤差が少ない位置情報データほど，正確に路面情報ラベルを付与することがわかった．また得られた位置情報データに対して何らかの処理をすることで，誤差の影響を減少させることも可能であるであることがわかった．今後は正確な位置情報データを収集する方法の検討や，より誤差の影響を少なくすることのできる路面情報ラベル付与の手法の検討を行う予定である．